動的データ駆動型アプリケーションシステム

動的データ駆動型アプリケーションシステム(DDDAS) は、アプリケーションシステムの計算と計測の側面がフィードバック制御ループと動的に統合されるパラダイムです。計測データは、アプリケーションの実行モデルに動的に組み込むことができます (問題の位相空間の対象部分で、計算の一部を置き換えてモデリングを高速化するか、モデルで適切に表現されていないシステムの側面についてモデルの精度を高めるかのいずれかです。これは、このような動的データ入力からモデルが「学習」していると考えることができます)。また、逆に、実行モデルはシステムの計測を制御して、認識的かつ適応的に追加データを取得 (またはアーカイブデータを検索) し、その結果、モデル (モデリングプロセス) を改善または高速化することができます。 DDDAS ベースのアプローチは、システムの特性と動作をより正確かつ迅速にモデリングおよび分析できることが実証されており、データをインテリジェントな方法で活用して、フルスケールのモデリングの精度を備えた意思決定支援システム、複雑な計測機器のモデル駆動型適応管理の実行 (多数の異種センサーとコントローラー間の適応調整を含む)、効率的なデータ収集、管理、およびデータマイニングなどの新しい機能に変換できます。

DDDAS パラダイムの強みは、動的に適応するシステム認識モデル (たとえば、システムの物理特性やシステムのその他の固有の特性と表現を認識するモデル) が関係していることです。このモデルは、実行時に「動的データ」入力を通じて「学習」して適応し、誤ったデータを識別して、従来の機械学習アプローチの落とし穴を回避できます。さらに、ML 手法とは異なり、DDDAS は、単なる「データ分析」ではなく「システム分析」のためのより正確で高速なモデリングと分析を可能にします。また、DDDAS の計算および計測フレームワークには、包括的なシステム特性認識表現とモデルに加えて、ソフトウェアとハードウェア (計算および計測) プラットフォームアーキテクチャとサービスが含まれ、複雑なシステムに通常含まれる人間参加型も含めることができます。

DDDAS ベースのアプローチは、材料特性 (ナノマテリアルなど) の基礎研究から、構造および土木工学 (スマートビルディングなど)、航空宇宙、製造 (プロセス計画と制御、積層造形)、輸送システム、エネルギーシステム (スマートパワーグリッドなど)、環境 (山火事など)、気象 (大気と宇宙)、医療診断と治療、クラウドコンピューティング、IoT、通信システム、サイバーセキュリティなど、多くの分野で、システムモデリングと計測の新しい機能、および自律機能を実証しています。^[1]^[2]^[3]^[4]^[5]^[6]^[7] DDDAS サイトには、DDDAS パラダイムの広範な作業と影響に関するリンクが含まれています。

歴史

DDDAS のコンセプトと用語は、国立科学財団(NSF)内での取り組みを開始したFrederica Darema ^[1]^[2]^[3]によって主張され、2000 年 3 月に Craig Douglas 教授と Abhi Deshmukh 教授を学術共同議長としてワークショップを開催しました。2008 年頃、Darema 氏はDDDAS を表すためにInfosymbioticsまたはInfosymbiotic Systemsという用語を導入しました。1990 年代半ばから、 DARPA、NSF (複数機関プログラムを含む) 、AFOSR で Darema 博士のプログラムの下で、学界、産業界、研究所の多くの研究者が DDDAS のコンセプトと用語を採用するように影響を受けました。2016 年に Darema 博士がAFOSRのディレクターになった後、Blasch 博士は AFOSR のプログラムマネージャーになった後もプログラムを継続しました。したがって、コミュニティの高度なシステムの機能とコンセプトは DDDAS の名称で呼ばれています。

2000 年から、Darema 博士はコミュニティを率いていくつかの DDDAS フォーラムを開催してきました。これには、一連の DDDAS ワークショップ、シンポジウム、パネル、およびその他の関連活動が含まれます。たとえば、Craig Douglas 教授と Abani Patra 教授との国際計算科学会議 (ICCS)、国際並列分散コンピューティングシンポジウム (IPDPS)、冬季シミュレーション会議 (WSC) などです。 Dennis Bernstein、Puneet Singla、および Sai Ravela は、2014 年の American Controls Conference (ACC) でセッションを主導しました。Ravela 博士は、関連する動的データ駆動型環境システム科学会議 DyDESS 2014 (MIT) を主催し、その後、United Technologies Research Center も参加した DDDAS 2016 (ハートフォード) を提案して運営し、DDDAS 2017 (MIT) および 2020 (オンライン) 会議が続き、2022 (MIT) 会議を主催して、地球、惑星、気候、および生命を新しい共存テーマとする CLEPS22 を組織しました (将来的にはさらに計画されています)。2016 年以来、Blasch 博士は数多くの DDDAS およびその他の関連フォーラム (Fusion2015 やフォローアップ会議シリーズなど) を主催してきました。 2024年の会議DDDAS2024は、ラトガース大学のディミトリス・メタクサス教授によって運営され（将来的にはさらに計画されている）、会議の議事録はシュプリンガー社から出版される。その他の研究は、シュプリンガー社のDDDASハンドブックシリーズに掲載されている。^[1]^[8] DDDASフォーラムやその他の活動のより完全なリストは、DDDASサイトで提供されている。

関連概念

DDDAS コンセプトの提案者は、「システムの実行モデルとその計測機器間のフィードバック制御」という枠組みを他のアプローチと関連付けることはほとんどありませんでした。たとえば、これは「インテリジェントなデータ同化、ステアリングされたデータ同化、ソリューションベースのエンジニアリングサイエンス (SBES)、サイバーフィジカルサイエンス (CPS) など」と関連していることが指摘されています (こちらを参照)。ただし、DDDAS はいくつかの以前および現在のコンセプトと密接に関連しています。

DDDAS は、1950 年代後半から 1970 年代にかけて発表された、Chertoff の逐次実験計画法や Fedorov の実験計画法 (1970 年代) などの重要なアイデアの派生であり、実験によってパラメータが決定され、パラメータによってデータやモデルの選択を含む実験が導かれます。これらのアプローチでは、観察に応じてモデルを逐次調整し、新しい観察を組み込むために閉ループで実験を動的に設計します (最適実験の理論を参照)。
学習方法 (1980 年代と 1990 年代に始まった)。DDDAS は、アクティブラーニングの概念に関連しており、「学習者がアクションを選択したり、クエリを実行してモデルをトレーニングするデータに影響を与える閉ループ現象を正式に研究する」ものです。情報ゲインに基づくアクティブサンプリング戦略は、アクティブラーニングとアダプティブラーニングで一般的であり、実験の設計に関連しています (例: Cohn の研究 (1994))。
DDDASは、モデルベースの設定における強化学習（1990年代半ばに開始）に関連しており、システムのモデルが学習されるとともに、環境探索戦略が積極的に最適化されます（たとえば、Dynaアルゴリズム^[9]）。ただし、DDDASのように「システム計測の制御」に重点が置かれているわけではありません。
DDDAS は、データ同化(推定理論の分野) と適応観測 (1990 年代) を組み合わせたもので、観測データとその不確実性を使用して、位相空間でモデルの状態とパラメータ (全体的、複数のスケール、または局所的) を推定します。DDDAS フィードバック制御ループの逆の側面 (モデルが計測機器を適応的に制御する) は、当然のことながらターゲット観測と関連しています。たとえば、MIT 論文 1999 のデータ同化と適応観測では、予測とその不確実性を使用して、補足的なターゲット観測を動的に同化することについて説明しています。

MacKay の情報ベースのアクティブデータ選択 (1991) では、ベイジアン法を使用して候補測定の予測される情報価値を判断し、学習に重要なものを選択して、予測される情報価値を向上させます。また、情報検索 (90 年代) では、クエリによって検索が生成され、結果によって関連性のフィードバックによってクエリが絞り込まれます。

参考文献

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外部リンク

1DDDAS.org には、現在の DDDAS プログラムのアクティブなプロジェクトとスライド、およびNSFからの過去の貢献のリストがあります。

参照

[:0-1] Blasch, Erik P.; Darema, Frederica; Ravela, Sai; Aved, Alex J., 編 (2022). 「動的データ駆動型アプリケーションシステムハンドブック」SpringerLink . doi :10.1007/978-3-030-74568-4. ISBN 978-3-030-74567-7。

[:1-2] Darema, Frederica (2004)。「動的データ駆動型アプリケーションシステム: アプリケーションシミュレーションと測定の新しいパラダイム」。Bubak, Marian、van Albada, Geert Dick、Sloot, Peter MA、Dongarra, Jack (編)。計算科学 - ICCS 2004。コンピュータサイエンスの講義ノート。第 3038 巻。ベルリン、ハイデルベルク: Springer。pp. 662–669。doi : 10.1007 /978-3-540-24688-6_86。ISBN 978-3-540-24688-6。

[:2-3] Darema, F. (2005 年 3 月). 「グリッドコンピューティングとその先: 動的データ駆動型アプリケーションシステムのコンテキスト」. Proceedings of the IEEE . 93 (3): 692–697. doi : 10.1109/JPROC.2004.842783 . ISSN 0018-9219.

[4] Allen, Gabrielle (2007)、Shi, Yong、van Albada, Geert Dick、Dongarra, Jack、Sloot, Peter MA (編)、「ハリケーン予測のための動的データ駆動型アプリケーションシステムの構築」、計算科学 – ICCS 2007、コンピュータサイエンスの講義ノート、vol. 4487、ベルリン、ハイデルベルク: Springer Berlin Heidelberg、pp. 1034–1041、doi :10.1007/978-3-540-72584-8_136、ISBN 978-3-540-72583-1、 2024-04-18取得

[5] デナム、モニカ;コルテス、アナ。マルガレフ、トマス。ルケ、エミリオ (2008)、ブバク、マリアン。ファン・アルバダ、ギアト・ディック。ドンガラ、ジャック。 Sloot、Peter MA (編)、「森林火災拡大予測を改善するための動的データ駆動型遺伝的アルゴリズムの適用」、計算科学 – ICCS 2008、vol. 5103、ベルリン、ハイデルベルク: Springer Berlin Heidelberg、pp. 36–45、doi : 10.1007/978-3-540-69389-5_6、ISBN 978-3-540-69388-8

[6] Blasch, Erik P.; Aved, Alex J. (2015-01-01). 「ビデオ監視ユーザーサポートのための動的データ駆動型アプリケーションシステム (DDDAS)」。Procedia Computer Science。国際計算科学会議、ICCS 2015。51 : 2503–2517。doi : 10.1016/j.procs.2015.05.359。ISSN 1877-0509。

[7] Shi, Xiaoran; Damgacioglu, Haluk; Celik, Nurcin (2015-01-01). 「マイクログリッドの運用計画のための動的データ駆動型アプローチ」。Procedia Computer Science。国際計算科学会議、ICCS 2015。51 : 2543–2552。doi : 10.1016/ j.procs.2015.05.362。ISSN 1877-0509。

[8] Darema, Frederica; Blasch, Erik P.; Ravela, Sai; Aved, Alex J., 編 (2023). 「動的データ駆動型アプリケーションシステムハンドブック」SpringerLink . doi :10.1007/978-3-031-27986-7. ISBN 978-3-031-27985-0。

[9] Sutton, Richard (1990). 「動的プログラミングに基づく学習、計画、反応のための統合アーキテクチャ」。機械学習: 第 7 回国際ワークショップの議事録。